:star2:迭代Iteration

每一次对过程的重复称为一次“迭代”,而每一次迭代得到的结果会作为下一次迭代的初始值。例如:循环获取容器中的元素。

具有__iter__函数的对象,可以返回迭代器对象。

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# 创建:
class 可迭代对象名称:
def __iter__(self):
return 迭代器
# 使用:
for 变量名 in 可迭代对象:
语句

背后的原理是:

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迭代器 = 可迭代对象.__iter__() # 实例一个迭代器对象。
while True:
try:
print(迭代器.__next__()) # 调用迭代器中的`__next__`方法。
except StopIteration: # 在迭代器 raise StopIteration 后停止。
break

迭代器对象是可以被__next__()函数调用并返回下一个值的对象。

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class 迭代器类名:
def __init__(self, 聚合对象): # 聚合对象通常是容器对象。
self.聚合对象= 聚合对象

def __next__(self):
if 没有元素:
raise StopIteration
return 聚合对象元素

迭代器让我们只需通过一种方式,便可简洁明了的获取聚合对象中各个元素,而又无需了解其内部结构。


:star2:生成器Generator

能够动态(循环一次计算一次返回一次)提供数据的可迭代对象。在循环过程中,按照某种算法 推算 数据,不必创建容器存储完整的结果,从而节省内存空间。

数据量越大,优势越明显。以上作用也称之为 延迟操作惰性操作 ,通俗的讲就是在需要的时候才计算结果,而不是一次构建出所有结果。

含有yield语句的函数,叫做生成器函数。调用生成器函数将返回一个生成器对象,不执行函数体。

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# 创建:
def 函数名():
代码
yield 数据
代码

# 调用:
for 变量名 in 函数名():
语句

调用生成器函数会自动创建迭代器对象。调用迭代器对象的__next__()方法时才执行生成器函数。每次执行到yield语句时返回数据,暂时离开。待下次调用__next__()方法时继续从离开处继续执行。

适用性:优先使用生成器。

内置生成器:

  • range:生成计数生成器对象。
  • 枚举函数enumerate:遍历可迭代对象时,可以将索引与元素组合为一个元组。
  • 打包zip:将多个可迭代对象中对应的元素组合成一个个元组,生成的元组个数由最小的可迭代对象决定。
  • 生成器表达式:用推导式形式创建生成器对象。变量 = (表达式 for 变量 in 可迭代对象 if 条件)
  • 累积reduce:对参数序列进行累积。注意:在python3.x中,reduce()函数被移动到functools包中。

:star2:函数式编程

函数式编程的主要思想:把运算过程尽量写成一系列嵌套的函数调用。

python函数式编程的理论支柱是函数可以被赋值给变量,实现函数的间接调用。可以使函数的使用更加灵活。

多个函数主体相同,核心算法(条件)不同的时候可以使用函数式编程,分离变化点。这里我们从面向对象的角度思考函数式编程的应用场景。

  • “封装”[分]:将变化点封装为多个函数,通过函数类型的数据传入实现函数的嵌套调用。
  • “继承”[隔]:使用函数类型的参数将当前函数的变化隔离。
  • “多态”[做]:编码时调用函数类型的形参,运行时调用函数类型的实参。

将核心逻辑/变化点传入方法体,使该方法的适用性更广,体现了面向对象的开闭原则。

构建这样的变化点时采用的思想是函数试编程的思想,即避免副作用,不改变也不依赖当前函数外的数据,函数带有自描述性,提高可读性。


:star2:Lambda 表达式

Lambda 表达式是一种匿名方法,可以定义匿名函数。当Lambda表达式作为参数传递时语法简洁,优雅,代码可读性强。 可以随时创建和销毁,减少程序耦合度。

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# 定义:
变量 = lambda 形参: 方法体 # 注意:代码规范PEP8不推荐使用这种方法
def

# 调用:
变量(实参)

形参没有可以不填,方法体只能有一条语句,且不支持赋值语句。

内置高阶函数:

  • map(函数,可迭代对象):使用可迭代对象中的每个元素调用函数,将返回值作为新可迭代对象元素;返回值为新可迭代对象。
  • filter(函数,可迭代对象):根据条件筛选可迭代对象中的元素,返回值为新可迭代对象。
  • sorted(可迭代对象,key = 函数,reverse = bool值):排序,返回值为排序结果。
  • max(可迭代对象,key = 函数):根据函数获取可迭代对象的最大值。
  • min(可迭代对象,key = 函数):根据函数获取可迭代对象的最小值。

:star2:装饰器函数decorator

嵌套函数是由函数及其相关的引用环境组合而成的实体。

逻辑连续,当内部函数被调用时,不脱离当前的逻辑。造成的问题是外部变量一直存在于内存中,不会在调用结束后释放,占用内存。

内嵌函数可以引用外部函数中变量,外部函数返回值是内嵌函数。

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# 定义:
def 外部函数名(参数):
外部变量
def 内部函数名(参数):
使用外部变量
return 内部函数名

# 调用:
变量 = 外部函数名(参数)
变量(参数)

python装饰器使用的思想就是嵌套函数。

装饰器可以在不改变原函数的调用以及内部代码情况下,为其 添加新功能 的函数。

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def 函数装饰器名称(func):
def wrapper(*args, **kwargs):
需要添加的新功能
return func(*args, **kwargs)

return wrapper
@ 函数装饰器名称
def 原函数名称(参数):
函数体

原函数(参数)

使用“@函数装饰器名称”修饰原函数,等同于创建与原函数名称相同的变量,关联内嵌函数;故调用原函数时执行内嵌函数。原函数名称 = 函数装饰器名称(原函数名称)

一个函数可以被多个装饰器修饰,执行顺序为从近到远,被叫做装饰器链